Interference cancellation based on compressive sensing framework for ultra dense network

机译：基于压缩感知框架的超密集网络干扰消除

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The ultra dense deployment of small cells introduces novel technical challenges that the interference obviously increase with the network density. We propose compressive sensing-based interference cancelation algorithm for Ultra-Dense Network. Specifically, the inherent sparsity of channel impulse response is exploited. It is regarded as the spare basis in compressive sensing framework. Then we cancel the interference in the compressive domain which the number of the interferers is far less in every delay-tap of channel impulse response than every sampling of frequency domain channel. Finally Basis Pursuit De-Noising based algorithm is used to formulate the data detection as the signal reconstruction in compressive domain. Simulation results demonstrate that the proposed compressive sensing-based interference cancellation yields observable performance gains compared to traditional interference cancellation algorithms.

机译：小型小区的超密集部署带来了新的技术挑战，即干扰随着网络密度的增加而明显增加。针对超密集网络，我们提出了一种基于压缩感知的干扰消除算法。具体而言，利用了信道脉冲响应的固有稀疏性。它被视为压缩感知框架中的备用基础。然后，我们消除了压缩域中的干扰，该压缩域中的每个信道冲激响应的延迟抽头中的干扰源数量远少于频域信道的每个采样。最后，基于基本追踪消噪的算法将数据检测公式化为压缩域中的信号重建。仿真结果表明，与传统的干扰消除算法相比，所提出的基于压缩感测的干扰消除产生了可观的性能提升。

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来源
《IEEE International Conference on Communication Technology》|2017年|810-814|共5页
会议地点
作者
Jing Jiang; Yuan Chen;
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原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Interference cancellation; Compressed sensing; Signal reconstruction; Sensors; Sparse matrices; Matrix decomposition;

机译：干扰消除;压缩感知;信号重建;传感器;稀疏矩阵;矩阵分解;

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